Ekonomiczna analiza danych w programie Microsoft Exceli języku

Transkrypt

Ekonomiczna analiza danych w programie Microsoft Exceli języku
Studia Podyplomowe „Ekonomiczna analiza danych w programie Microsoft
Exceli języku programowania VBA”
Economic data analysis with Microsoft Excel and VBA programming language
Oferta studiów podyplomowych Wydziału Nauk Ekonomicznych Uniwersytetu Warszawskiego
„Ekonomiczna analiza danych w programie Microsoft Excel i języku programowania VBA” jest
odpowiedzią na zapotrzebowanie przedsiębiorstw na wyspecjalizowanych analityków ekonomicznych.
Microsoft Excel jest najpowszechniej stosowanym na rynku programem do eksploracji i prezentacji
danych. Został stworzony z myślą o zastosowaniach biurowych i ekonomicznych, dzięki czemu nie ma
ograniczeń, jeżeli chodzi o zakres aplikacji analitycznych, statystycznych, czy finansowych.
Problemem pozostaje niska efektywność rzeczywistych zastosowań, która wynika głównie z dwóch
powodów: (i) niewystarczającej znajomości programu MS Excel (nieznajomości narzędzi ułatwiających
pracę, bądź nierozumienia mechanizmu ich działania), (ii) niewystarczającej wiedzy teoretycznej
do w pełni świadomego używania zaawansowanych narzędzi i wykonywania zaawansowanych analiz
ekonomicznych. Studia „Ekonomiczna analiza danych w programie Microsoft Excel i języku
programowania VBA” przygotują słuchaczy do pokonania obu wymienionych ograniczeń.
Głównym celem studiów podyplomowych „Ekonomiczna analiza danych w programie
Microsoft Excel i języku programowania VBA” jest szeroko rozumiany rozwój umiejętności pracy
z danymi u słuchaczy - od zapisywania i organizacji bazy danych, przez wizualizację i analizę
statystyczno-ekonometryczną, po raportowanie i prezentację. W trakcie studiów słuchacze zdobędą
fundamentalną wiedzę teoretyczną niezbędną do przeprowadzania szeroko rozumianej ekonomicznej
analizy danych. Jednakże program studiów, jak i proponowana metoda kształcenia, skonstruowane
zostały pod kątem wiedzy praktycznej. Uczestnicy zapoznają się ze stosowanymi przez ekonomistów
metodami analizy danych, językiem programowania wspomagającym i automatyzującym prowadzenie
badań
ilościowych
oraz
szerokim
wachlarzem
praktycznych
zastosowań
programu
w przedsiębiorstwach z różnych branż.
Absolwenci studiów nabędą następującą wiedzę i umiejętności:
-
wiedza teoretyczna dotycząca stosowanych w ekonomii metod analizy danych (m.in. tworzenie
baz danych, analiza statystyczna, analiza ekonometryczna, analiza finansowa, wizualizacja
danych, raportowanie i prezentacja danych),
-
wiedza praktyczna dotycząca szeroko rozumianej pracy z danymi w programie MS Excel, przy
wykorzystaniu języka programistycznego VBA,
-
znajomość szerokiego wachlarza praktycznych zastosowań poznanych narzędzi,
-
tworzenie zaawansowanych analiz ekonomicznych (w tym statystycznych, ekonometrycznych
oraz finansowych),
-
umiejętność efektywnej pracy w programie MS Excel,
-
stosowanie wydajnych metod programowania w VBA,
-
sterowanie innymi programami z poziomu MS Excel i kodu VBA m.in. przeglądarkami
Internetowymi, folderami, plikami tekstowymi, bazami danych, edytorami tekstowymi, programami
do obsługi poczty, czy programami do tworzenia prezentacji,
-
tworzenie (projektowanie, programowanie i wdrażanie) profesjonalnych aplikacji biznesowych
mających na celu automatyczną, szeroko rozumianą, analizę danych.
Jednostka prowadząca studia: Wydział Nauk Ekonomicznych
Kierownik studiów: dr Przemysław Kusztelak
Dziekanat studiów: Pani Karolina Pioś
ul. Długa 44/50, 00-241 Warszawa, pokój K4
tel. 022 55 49 143
email: [email protected]
Koszt za całość studiów podyplomowych: 5 470 PLN
Czas trwania studiów: 2 semestry (160 godzin)
Wymagane dokumenty:
Kandydaci na studia powinni złożyć w dziekanacie studiów:
-
odpis lub kopię dyplomu ukończenia studiów wyższych,
-
standardowy kwestionariusz osobowy,
-
zobowiązanie do ponoszenia kosztów odpłatności za studia,
-
CV według własnego wzoru kandydata,
-
3 zdjęcia,
W toku rekrutacji istotna będzie kolejność zgłoszeń.
Limit miejsc: 50 (2 grupy po 25 osób)
Termin rozpoczęcia studiów: Listopad 2016 r.

Podobne dokumenty